Endeavor Türkiye
Ölçeklenebilir girişimler için sağladığı dünya standartlarındaki mentorluk ve ağ desteği, Türkiye'nin girişimcilik çıtasını yukarı taşımaktadır. Sadece eğitim değil, aynı zamanda küresel vizyon ve yatırım ekosistemine erişim sağlayan yapısıyla girişimci adayları için bir rehber niteliğindedir.
- Global mentorluk ağı
- Ölçeklendirme odaklı eğitim
- Yatırımcı ağı

Endeavor Türkiye, akademik tasarım denetiminde 67/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (99) ve görsel kararlılık (86); görece geliştirilebilir alanları marka kimliği (35) ve etkileşim tasarımı (42).
Endeavor Türkiye, MediaClick tarafından tasarlanan bu Girişimcilik Eğitimi platformu olarak 67/100 skorla "Güçlü Temel" düzeyinde değerlendirmeye alınmıştır. içerik tüketim deneyimini destekleyen altyapı kurulu olup öğrencilerin ve eğitmenlerin temel beklentileri karşılanmaktadır. Ancak görsel ağırlık dağılımı, renk psikolojisi ve etkileşim akışı üzerine yürütülecek sistematik bir tasarım çalışması, platformun rekabetçiliğini artıracaktır.
Tasarım Denetimi
Hasler-Süsstrunk renk teorisi, Gestalt ilkeleri ve Fitts Yasası ile hesaplamalı analiz.
Camgöbeği tazelik ve yenilik hissi verir. Teknoloji girişimlerinde geleneksel maviden farklılaşarak özgün ve çağdaş bir marka sesi oluşturur. (Birren, 1969)
WordPress CMS üzerine kurulu. Plugin ve tema ekosistemiyle geliştirilmiş.
"Nötr dengeli palet evrensel erişilebilirlik sağlıyor; marka geniş kitleye hitap ediyor."
Bu siteye 1 ajans katkı verdi
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Girişimcilik Eğitimi
Endeavor Türkiye bu kategoride 3 puan altında — sektör ortalaması 70/100. En iyi %100 dilimindedir.
Benzer Skorlu Siteler
Ölçüm ortamı hakkında: Teknik performans için öncelik CrUX (Chrome User Experience Report — gerçek kullanıcıların canlı saha verisi); CrUX verisi yoksa Lighthouse(kontrollü lab/test ortamı) kullanılır. Bu iki ortam farklı koşullarda ölçtüğü için bazı metrikler birbirinden ayrışabilir — örneğin sunucu yanıtı (TTFB) lab'da hızlı görünürken, gerçek kullanıcıların içerik boyaması (LCP) ağ ve cihaz koşulları nedeniyle daha yavaş çıkabilir. Her iki değer de doğrudur; yalnızca farklı pencerelerden bakar.

